10.13413/j.cnki.jdxblxb.2016.05.26
基于遗传-蚁群算法的云计算任务调度优化
为了找到最佳的云计算任务调度方案,缩短云计算任务完成时间,通过综合考虑遗传算法和蚁群算法的优势,提出一种遗传-蚁群算法的云计算任务调度优化算法。首先采用遗传算法快速搜索到云计算任务调度的可行方案,然后采用可行方案初始化蚁群算法的信息素分布,解决初始信息素匮乏的难题,加快算法收敛速度和搜索能力,提高云计算任务求解效率。在 CloudSim 平台的实验结果表明,相对于遗传算法,遗传-蚁群算法更适合于大规模云计算任务问题的求解,可缩短任务完成时间,获得更高的用户满意度。
云计算、遗传算法、任务调度、任务完成时间、蚁群算法
54
TP18(自动化基础理论)
江苏省高校自然科学基金14KJB520004
2016-10-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
1077-1081